In many image-coding applications such as web browsing, image databases, and telemedicine, it is needed that only a region of interest(ROI) is transmitted and then reconstructed first before the whole image is transmitted and reconstructed. The Maxshift method has been used as a standard one in this research about ROI coding in JPEG2000. However Maxshift method can process only one ROI, this paper suggests an improved Maxshift method which can process Multiple ROI haying the priority order. In this method, the ROI coefficient which has the high priority order can be moved to upward two bit plane in order to process multiple ROI.
고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.
고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.
분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
계산 과장이 비교적 간단하고 실시간 처리가 가능한 coding방법 중의 하나인 BTC(Block Truncation Coding)를 이용하여 영상 데이터를 압축하기 위하여 2진 영상에서 주로 사용하는 quar tree 개념을 도입하여 압축율을 개선시키고, 기존의 BTC와 그 성능을 비교하였다. 이 논문에서 제안하는 방법은 그레이 레벨의 변화가 적은 영역에서는 부화상의 크기를 크게 하고, 그레이 레벨의 변화가 큰 영역에서는 부화상의 크기를 작게 하여 전체 부화상의 갯수를 줄임으\ulcorner\ulcorner영상 데이타의 압축을 행하였다. 또한 비트 평면의 효율적인 전송을 위하여 큰 크기의 부화상에 있어서는 Huffman run-length code를, 작은 크기의 부화상에 있어서는 lookup rable방식을 이용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 크기가 256x256이고, 그레이 레벨이 256인 영상에서 평균 0.8bit/pel의 압축 효과를 얻었다.
본 논문에서는 3D-Video에서 가상시점 영상을 생성하는데 필요한 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 가상시점 영상은 실사 영상의 깊이정보 맵을 이용한 시점보간(View Interpolation) 방법으로 생성된다. 일반적으로 깊이정보 맵의 부호화에는 H.264 등의 자연영상에 대한 동영상 부호화 방법을 그대로 적용하고 있는데, 이러한 부호화 방법은 깊이정보 맵의 특성을 고려하지 않은 방법이다. 따라서 본 논문에서는 깊이정보 맵의 영상특성을 고려하여, 맵 정보를 그레이 코드로 변환한 후 비트평면 단위로 부호화하는 방법과, H.264 부호화 방법을 블록단위로 적응적으로 선택하여 부호화하는 방법을 제안하였다. 실험결과로서 제안하는 방법의 성능은 H.264 부호화 방법에 비하여, BD-PSNR이 평균 0.5dB 향상되고, BD-rate는 평균 7.43% 감소되어 부호화효율이 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상시점 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 H.264 부호화 방법에 비해 주관적 화질이 크게 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 최근 비디오 스트리밍 응용을 위해 만들어진 FGS((me granular scalability) 방식에서 주어진 비트율에서 인간 시각에 좀더 나은 화질을 얻기 위해 주파수 가중 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 각 DCT 계수의 사람 눈에 미치는 중요도를 고려하여 구해진 주파수 가중행렬을 비트평면 부호화를 사용하는 FGS 상향계층 부호화 동작에 적용될 수 있도록 주파수 천이 행렬로 바꾸어서 가중치를 부여한다. 본 논문에서 제안된 주파수 가중 방법을 통해 화질의 향상, 더 미세한 계위 부호화, 시간 영역에서 화질의 균일화를 얻을 수 있었다. 또한, 주파수 가중 방법을 통해 얻은 화질 개선을 설명하기 위해 기존에 사용하던 PSNR(peak signal to noise ratio) 대신에 인간 시각적인 관점에서의 오차만을 고려한 JNDE(just noticeable difference ewer)를 Weber의 법칙을 근거로 하여 새롭게 제안하였다.
Kim, Jeong-Il;Kwak, Seung-Uk;Jeong, Keun-Won;Song, In-Keun;Yoo, Choong-Yeol;Lee, Kwang-Bae;Kim, Hyen-Ug
한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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한국전기전자재료학회 1998년도 춘계학술대회 논문집
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pp.521-525
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1998
In this paper, we propose a fast algorithm for fractal image coding to shorten long time to take on fractal image encoding. For its performance evaluation, the algorithm compares with other traditional fractal coding methods. In the traditional fractal image coding methods, an original image is contracted by a factor in order to make an image to be matched. Then, the whole area of the contracted image is searched in order to find contractive transformation point of the original image corresponding to the contacted image. It needs a lot of searching time on encoding and remains limitation in the improvement of compression ratio. However, the proposed algorithm not only considerably reduces encoding tin e by using scaling method and limited search area method but also improves compression ratio by using bit-plane. When comparing the proposed algorithm with Jacquin's method, the proposed algorithm provides much shorter encoding time and better compression ratio with a little degradation of the decoded image quality than Jacquin's method.
최근 경량화 비디오 부호화를 위함 분산 비디오 부호화 기술 (DVC: Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로써 각광받고 있다. Wyner-Ziv (WZ) 부호화기는, 영상을, 기존의 인트라 부호화기를 이용하는 키 (Key) 프레임과 WZ 부호화를 하는 WZ 프레임으로 나누어 독립적으로 부호화 한다. WZ 복호화기로 전송된 키 프레임은 복원된 뒤 키 프레임 사이의 WZ 프레임을 추정하는데 사용되며 추정된 WZ 프레임을 보조정보 (Side Information)라고 한다. 보조정보는 WZ 프레임에 대한 정보가 없는 상태에서 추정되므로 필연적으로 WZ 프레임과 다르며 WZ 복호화기에서는 보조정보와 WZ 프레임과의 차이를 가상의 채널 잡음으로 간주한다. WZ 복호화 과정은 가상의 채널잡음을 WZ 복호화기 내에 존재하는 채널코드를 이용하여 제거함으로써 이루어지므로 채널 정보를 정확히 아는 것은 채널코드의 에러정정능력에 큰 영향을 미친다. WZ 복호화기에서는 추정된 WZ 영상만이 존재하므로 정확한 잡음의 양을 알 수 없으며, 일반적으로 선형 움직임에 근거한 키 프레임 간의 차를 하나의 예측 수단으로 사용한다. 또한 이와 같이 예측이 갖는 불확실성으로 채널코드의 효율이 저하되는 것을 막기 위하여 주변의 잡음과 비교를 통한 잘못된 잡음을 정정하는 방법도 제안되었다. 하지만 이런 방법들이 모든 프레임이나 비트 플레인에 존재하는 잡음을 제대로 측정한다고 할 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 여러 개의 후보 잡음 모델을 생성한 후, 복호화 과정에서 가장 효율적인 모델을 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법에 대한 실험결과는 최대 0.8 dB의 PSNR이득을 보여준다.
본 논문에서는 비트평면 부호화를 이용한 적응적 깊이정보 맵 부호화에서 블록 단위 비트율 조절 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 깊이정보 맵에 대한 비트율 조절을 위해 양자화 변수를 이용하여 분리된 비트평면의 이진 영상들 중 특정 비트평면의 이진 영상만 부호화하는 방법을 통해 비트율을 조절할 수 있었다. 본 논문에서는 비트율-왜곡 최적화 방법을 이용하여 블록 단위로 부호화할 비트평면의 이진영상을 결정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방법보다 BD-PSNR이 0.2 dB 향상되었고 BD-rate가 2.97% 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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